Штучний інтелект та цифрові технології у сфері кібербезпеки як інструменти для виявлення загроз, запобігання кібератакам та підвищення ефективності захисних систем

Abstract

Резюме. Стрімкий розвиток цифрової інфраструктури державних, корпоративних та персональних сервісів супроводжується зростанням складності кіберзагроз і збільшенням обсягів подій, що потребують аналізу. Традиційні інструменти захисту, орієнтовані переважно на сигнатурні методи та ручний аналіз, не завжди забезпечують достатню швидкість виявлення інцидентів у гібридних середовищах. У цьому контексті застосування штучного інтелекту (ШІ) та сучасних цифрових технологій розглядається як доцільний напрям підвищення ефективності моніторингу, кореляції подій та реагування на інциденти [1]. Одним із базових напрямів застосування ШІ є виявлення аномалій у мережевій і системній активності. Моделі машинного навчання формують профілі нормальної поведінки користувачів, сервісів і пристроїв, після чого фіксують статистично значущі відхилення. Практичне значення цього підходу полягає у можливості раннього виявлення ознак компрометації (зокрема нетипових входів, аномального обміну даними, незвичних маршрутів доступу), а також у пріоритизації сповіщень для центрів моніторингу безпеки. Така автоматизована аналітика зменшує частку хибних спрацювань порівняно з виключно правилорієнтованими системами та підтримує більш структурований triage інцидентів [2]. Іншим важливим напрямом є прогнозування загроз та оцінювання ризиків на основі історичних даних про інциденти, тактик нападників і відомих вразливостей. Використання нейронних мереж, методів класифікації та підходів до аналізу графів дозволяє формувати ймовірні сценарії розвитку атак і уточнювати пріоритети усунення вразливостей. Завдяки цьому організації можуть переходити до більш превентивних практик захисту, зокрема коригувати політики доступу, посилювати сегментацію та оптимізувати розподіл ресурсів реагування [3].